基于卡尔曼滤波的空中目标跟踪模型

李康辉; 王鑫淼

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.02.055

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (2) : 169 -173. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.02.055

基于卡尔曼滤波的空中目标跟踪模型

李康辉, 王鑫淼

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摘要

在空中目标跟踪任务中，目标状态通常以直角坐标系来表示，而雷达测量数据则以极坐标系的形式给出。由于直角坐标系与极坐标系之间的差异，目标状态与雷达测量之间呈现出非线性关系，即需要借助非线性滤波技术来进行处理。针对典型的空中交通管制场景中的飞机跟踪问题，本文分别运用卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)以及容积卡尔曼滤波(CKF)这3种常用的滤波估计方法对飞机轨迹进行跟踪，并依据滤波器对目标位置、速度、转弯速率估计的均方根误差(RMSE)来比较其性能。结果表明:对于典型空中交通管制模型，CKF结果呈现发散趋势，而EKF和CKF均能实现对非线性系统的滤波估计，且CKF的估计结果要优于EKF。